遺伝環境要因と児の出生体重に関する研究

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 19K18659
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 岩間 憲之 東北大学, 医学系研究科, 講師 (90755597)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 出生体重 / SGA児 / 予測モデル / リスクスコア / 社会実装

Outline of Annual Research Achievements

三世代コホート調査データを使用したSmall for gestational age（SGA）児の予測モデルに関して、英語論文を執筆した（現時点で国際誌に投稿中である）。17,073組の妊婦とその児を解析対象とした。妊娠初期（妊娠11週0日～妊娠17週6日）、妊娠中期（妊娠18週0日～妊娠21週6日）それぞれにおいて、多重ロジスティック回帰分析でSGA児を予測するリスクスコアを作成した。児の出生体重が10パーセンタイル未満の場合にSGA児と定義した。解析の結果、妊娠初期リスクスコアで選択された変数は、妊婦の年齢、身長、妊娠初期のbody mass index (BMI)、分娩歴、生殖補助医療技術、妊婦の出生体重、喫煙、妊娠初期の高血圧であった。また、妊娠中期リスクスコアで選択された変数は、妊婦の年齢、身長、妊娠中期のBMI、妊娠中の体重増加、分娩歴、生殖補助医療技術、妊婦の出生体重、喫煙、妊娠中期の高血圧、妊娠中期の胎児推定体重であった。妊娠初期と中期リスクスコアのC統計量は、それぞれ0.658 (95% confidence interval[CI]: 0.642-0.675)、0.725 (95% CI: 0.710-0.738)であり、10分割交差検証でのC統計量は、それぞれ0.659 (95% CI: 0.642-0.676)、0.726 (95% CI: 0.710-0.741)であった。妊娠中期リスクスコアのC統計量は、妊娠初期リスクスコアと比較して有意に高かった。
さらに、SGA児の予測モデルを社会実装するため、論文執筆内容を元にアプリ作成に貢献している（https://pesga.topic-tommo.net/sga1_select）。これはSGA児を予測するための変数をWeb上で入力し、SGA児を分娩する予測確率を自動的に計算するものである。現時点では、SGA児の予測確率が計算される段階まで完成している。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

三世代コホート調査データを使用したSGA児の予測モデルに関して、英語論文を国際誌に投稿中である。また、SGA児予測アプリ作成に貢献している。具体的には、SGA児の予測確率をもとに、どのような対応を推奨するか検討し、アプリに反映する予定である。

Strategy for Future Research Activity

国際誌に投稿中のSGA児予測モデルに関する英語論文について、Publishを目指す。また、引き続きSGA児予測アプリ作成に貢献していく。具体的には、SGA児の予測確率をもとに、どのような対応を推奨するか検討し、アプリに反映する予定である。

Causes of Carryover

次年度使用額は、今年度の研究を効率的に推進したことに伴い発生した未使用額である。論文の英文校正費および論文掲載料が必要となる見込みである。